Los almacenes de datos tradicionales se alojan de forma local, y los datos provienen de bases de datos relacionales, sistemas transaccionales, aplicaciones empresariales y otros sistemas de origen. Sin embargo, suelen diseñarse para capturar un subconjunto de datos por lotes y almacenarlo en función de esquemas rígidos, por lo que no son adecuados para consultas espontáneas o análisis en tiempo real. Las empresas también deben comprar su propio hardware y software con un almacén de datos local, lo que hace que su escalamiento y mantenimiento sean costosos. En un almacén tradicional, el almacenamiento suele ser limitado en comparación con el procesamiento, por lo que los datos se transforman rápidamente y, luego, se descartan para mantener libre el espacio de almacenamiento.

Las actividades actuales de análisis de datos se han transformado en el centro de todas las actividades empresariales principales, incluida la generación de ingresos, la contención de costos, la mejora de las operaciones y la mejora de las experiencias de los clientes. A medida que los datos evolucionan y se diversifican, las organizaciones necesitan soluciones de almacén de datos más sólidas y herramientas de análisis avanzadas para almacenar, administrar y analizar grandes cantidades de datos en sus organizaciones. 

Estos sistemas deben ser escalables, confiables, lo suficientemente seguros para los sectores regulados y flexibles como para admitir una amplia variedad de tipos de datos y casos de uso de macrodatos. También deben admitir precios y procesamiento flexibles, de manera que solo pagues por lo que necesites, en lugar de adivinar tu capacidad. Los requisitos superan las capacidades de la mayoría de los almacenes de datos heredados. Como resultado, muchas empresas recurren a soluciones de almacén de datos basadas en la nube.

Un almacén de datos en la nube no tiene compensaciones con respecto a un almacén de datos tradicional, pero amplía las capacidades y se ejecuta en un servicio completamente administrado en la nube. El almacenamiento de datos en la nube ofrece escalabilidad instantánea para cumplir con los requisitos empresariales cambiantes y procesamiento de datos potente para admitir consultas analíticas complejas. 

Con un almacén de datos en la nube, te beneficias de la flexibilidad inherente de un entorno de nube con costos más predecibles. La inversión inicial suele ser mucho menor y los plazos de entrega son más cortos con las soluciones de almacén de datos locales, ya que el proveedor de servicios en la nube administra y mantiene la infraestructura física. 

Al igual que un almacén de datos tradicional, los almacenes de datos en la nube recopilan, integran y almacenan datos de fuentes de datos internas y externas. Por lo general, los datos se transfieren desde un sistema de origen mediante una canalización de datos. Los datos se extraen del sistema de origen, se transforman y, luego, se cargan en el almacén de datos, un proceso conocido como ETL (extracción, transformación y carga). Los datos también pueden enviarse directamente a un repositorio central y, luego, convertirse mediante procesos ELT (extracción, carga, transformación). Desde allí, los usuarios pueden usar diferentes herramientas de inteligencia empresarial (IE) para acceder a los datos, recopilarlos y generar informes sobre ellos. Los almacenes de datos en la nube también deberían admitir casos de uso de transmisión para activar datos en tiempo real o casi en tiempo real.

Los almacenes de datos en la nube ofrecen almacenamiento, procesamiento, integración, limpieza, carga y otros tipos de datos estructurados y semiestructurados en un entorno de nube pública. También puedes usarlos con un data lake en la nube para recopilar y almacenar datos no estructurados. Con algunos proveedores, incluso es posible unificar tu almacén de datos y data lake para mantener y administrar de forma centralizada una sola copia de los datos empresariales. 

Los diferentes proveedores de servicios en la nube pueden adoptar diversos enfoques respecto de los servicios de almacén de datos en la nube. Por ejemplo, algunos almacenes de datos en la nube pueden usar una arquitectura basada en clústeres similar a un almacén de datos tradicional. Por el contrario, otras empresas adoptan una arquitectura sin servidores moderna, lo que minimiza aún más las responsabilidades de administración de datos. Sin embargo, la mayoría de los almacenes de datos en la nube proporcionan funciones integradas de administración de capacidad y almacenamiento de datos, además de actualizaciones automáticas.

Otras capacidades clave que tienen los almacenes de datos en la nube incluyen las siguientes: 

• Procesamiento paralelo masivo (MPP)
• Almacenes de datos en columnas
• Integración de datos de autoservicio de ETL y ELT  
• Funciones de recuperación ante desastres y copias de seguridad automáticas
• Herramientas de cumplimiento y administración de datos
• Integraciones incorporadas para la IE, la IA y el aprendizaje automático

Los almacenes de datos en la nube ofrecen una variedad de soluciones que pueden beneficiar a una organización. Estos son algunos de los casos de uso más comunes de los almacenes de datos:

Toma decisiones en tiempo real: Analiza los datos en tiempo real para abordar desafíos, identificar oportunidades, aumentar la eficiencia, reducir costos y responder de forma proactiva a los eventos empresariales.

Consolidación de datos aislados: Extrae datos de varias fuentes estructuradas con rapidez en tu organización, como sistemas de puntos de venta, sitios web y listas de direcciones de correo electrónico, y reúne los datos en una sola ubicación para realizar el análisis. y obtener estadísticas.

Habilitar informes comerciales y análisis ad hoc: Mantén los datos históricos en un servidor independiente de los datos operativos para que los usuarios finales puedan acceder a ellos y ejecutar sus propios informes y consultas sin afectar el rendimiento de los sistemas operativos ni esperar a que se obtengan ayuda del departamento de TI.

Implementación de IA y aprendizaje automático: Recopila datos históricos y en tiempo real para desarrollar algoritmos que puedan proporcionar estadísticas predictivas, como anticipar aumentos de tráfico o sugerir productos relevantes a un cliente que navega en un sitio web.

Algunas empresas y sectores requieren que el análisis de datos sea no solo a gran escala, sino también constante y en tiempo real. Por ejemplo, algunos proveedores de servicios usan los datos en tiempo real para ajustar los precios de forma dinámica a lo largo del día. Las empresas de seguros hacen un seguimiento de las políticas, las ventas, los reclamos, las planillas de sueldos y más. También usan el aprendizaje automático para predecir los casos de fraude. Las empresas de videojuegos deben supervisar el comportamiento de los usuarios y responder a este en tiempo real para mejorar la experiencia del jugador. Los almacenes de datos posibilitan la realización de todas estas actividades.

Si tu organización incluye alguno de los siguientes recursos o actividades, es posible que seas un buen candidato para usar un almacén de datos:

• Varias fuentes de datos distintos
• Análisis y visualización de macrodatos (de forma asíncrona y en tiempo real)
• Modelos de aprendizaje automático y otros procesos basados en IA
• Análisis de transmisiones
• Generación de informes personalizados o análisis ad hoc
• Extracción de datos
• Ciencia de datos y análisis geoespacial

Cuando eliges un almacén de datos basado en la nube, es fundamental evaluar cómo funcionan las soluciones y tener un conocimiento profundo de los casos de uso existentes que tu almacén de datos en la nube necesitará admitir. 

Hay muchas consideraciones más allá de las capacidades de almacenamiento que se deben tener en cuenta cuando eliges entre diferentes proveedores, incluidas las diferencias en la arquitectura, la escalabilidad, la seguridad, los precios, el rendimiento y mucho más. Por ejemplo, es posible que descubras que una solución que es fácil de implementar no es tan fácil de escalar o que tengas que volver a capacitar a todos los analistas de datos y comprar licencias adicionales para actualizar tu sistema actual. 

Además de observar las diferencias entre los proveedores, también es importante que consideres lo que implicará específicamente tu migración a un almacén de datos en la nube y cómo se relaciona esto con tus inversiones de TI existentes y necesidades comerciales específicas. 

Los almacenes de datos empresariales desempeñan una función central en la toma de decisiones de una organización. Por lo tanto, deberás asegurarte de comprender en profundidad los requisitos empresariales, los casos de uso actuales y cualquier brecha en las soluciones existentes. Puede ser útil involucrar a las partes interesadas clave en las primeras etapas del proceso para ayudar a descubrir las implicaciones de reemplazar una solución de almacén de datos heredada, los requisitos funcionales para enfrentar los desafíos y la información técnica detallada sobre fuentes de datos, herramientas, frameworks y mucho más.